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获取的信息和知识可以广用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。江苏哪里智能推荐特点

数据挖掘的可视化主要包括数据的可视化、挖掘过程的可视化和挖掘模型的可视化，当前的可视化技术主要包括传统的几何学方法( 如曲线图、直方图、散点图、饼图等)、SOM 网可视化技术、平行坐标系技术、面向象素的可视化技术等。基于SOM网络和基于平行坐标系的可视化技术是目前应用较多的2项技术，它们的原理都是通过把高维数据映射为二维数据从而将数据显示在二维平面上。如汪加才等设计的一个基于SOM 网的可视化挖掘系统VISMiner，刘勘等研究了平行坐标系技术在数据挖掘系统中的具体应用。梁溪区高科技智能推荐使用方法．相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。

集中式的数据挖掘系统图1 集中式数据挖掘系统的体系结构单一数据库/数据仓库的数据挖掘系统是当前发展得较为成熟的数据挖掘应用系统，许多商业性的数据挖掘应用软件都是基于这种结构。通过对当前主要的数据挖掘系统进行分析可以发现，这种集中式的结构如图1所示，但各个不同产品对各个不同功能模块的具体实现技术又不尽相同。用户界面及知识表示层在该层通过提供友好的用户界面及利用数据可视化技术展示挖掘结果，可以提高系统的易用性，数据挖掘的可视化是指利用可视化技术从大量的数据集中发现隐含的和有用的知识。

经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律三个步骤。扬州常见智能推荐厂家供应

分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。江苏哪里智能推荐特点

1．分类。它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。 [5] 2．估值。估值与分类类似，但估值终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。 [5] 3．预测。它是通过分类或估值来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。江苏哪里智能推荐特点

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